Data and R codes from: Effects of human disturbance on risk-taking behavior in painted turtles
Notice bibliographique
Résumé
Animals are exposed to high levels of anthropogenic disturbance, which has profound consequences for population persistence. Individuals can adjust their behavior plastically when faced with perturbations in their environment and may show consistent differences in the way they perceive and respond to risky situations. Over time, this variability among individuals in response to risk can affect the dynamics of populations exposed to human disturbance. Thus, understanding how animals cope behaviorally with human disturbance is important, especially for species vulnerable to human perturbations, such as turtles. In this context, we evaluated whether risk-taking behaviors are consistent within individual painted turtles (Chrysemys picta) and assessed how these behaviors are related to the extent of human disturbance along the Rideau Canal, Ontario, Canada. Specifically, we conducted repeated measurements of the number of active defensive behaviors used during handling and the time taken to escape a floating platform for a total of 730 painted turtles (1117 observations) from 22 sites varying in human disturbance along the canal. We also quantified the emergence of the turtles from the water after escaping the platform. First, individual painted turtles showed consistent differences in all risk-taking behaviors. Second, painted turtles in areas with high boat activity displayed more active defensive behaviors, while turtles from sites in proximity to more houses with access to the canal used fewer. Our study highlights the importance of studying animal behavior to better understand the impact of human activities on animal populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,315 | 0,109 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».